論文の概要: The FLoRA Engine: Using Analytics to Measure and Facilitate Learners' own Regulation Activities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09763v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 23:46:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-16 15:03:23.691559
- Title: The FLoRA Engine: Using Analytics to Measure and Facilitate Learners' own Regulation Activities
- Title（参考訳）: FLoRAエンジン:Analyticsを用いた学習者自身の規制活動の測定とファシリテート
- Authors: Xinyu Li, Yizhou Fan, Tongguang Li, Mladen Rakovic, Shaveen Singh, Joep van der Graaf, Lyn Lim, Johanna Moore, Inge Molenaar, Maria Bannert, Dragan Gasevic,
- Abstract要約: FLoRAエンジンは、学生、労働者、専門家が自己統制学習(SRL)のスキルを向上させるのを支援するために開発された。
このエンジンは学習中の学習者のSRL行動を追跡し、学習者が学習を効果的に制御するのに役立つ自動足場を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.043195170209631
- License:
- Abstract: The focus of education is increasingly set on learners' ability to regulate their own learning within technology-enhanced learning environments (TELs). Prior research has shown that self-regulated learning (SRL) leads to better learning performance. However, many learners struggle to self-regulate their learning productively, as they typically need to navigate a myriad of cognitive, metacognitive, and motivational processes that SRL demands. To address these challenges, the FLoRA engine is developed to assist students, workers, and professionals in improving their SRL skills and becoming productive lifelong learners. FLoRA incorporates several learning tools that are grounded in SRL theory and enhanced with learning analytics (LA), aimed at improving learners' mastery of different SRL skills. The engine tracks learners' SRL behaviours during a learning task and provides automated scaffolding to help learners effectively regulate their learning. The main contributions of FLoRA include (1) creating instrumentation tools that unobtrusively collect intensively sampled, fine-grained, and temporally ordered trace data about learners' learning actions, (2) building a trace parser that uses LA and related analytical technique (e.g., process mining) to model and understand learners' SRL processes, and (3) providing a scaffolding module that presents analytics-based adaptive, personalised scaffolds based on students' learning progress. The architecture and implementation of the FLoRA engine are also discussed in this paper.
- Abstract（参考訳）: 教育の焦点は、技術強化学習環境(TEL)における学習者自身の学習を規制する能力にますます焦点が当てられている。
これまでの研究では、自己統制学習(SRL)が学習性能の向上につながることが示されている。
しかし、多くの学習者は、SRLが要求する無数の認知的、メタ認知的、モチベーション的なプロセスをナビゲートする必要があるため、学習を生産的に自己統制することに苦労している。
これらの課題に対処するため、FLoRAエンジンは、学生、労働者、専門家がSRLのスキルを向上し、生産的な生涯学習者になるのを支援するために開発された。
FLoRAは、SRL理論に基礎を置き、異なるSRLスキルの学習者の熟達を改善することを目的とした学習分析(LA)によって強化されたいくつかの学習ツールを組み込んでいる。
このエンジンは学習中の学習者のSRL行動を追跡し、学習者が学習を効果的に制御するのに役立つ自動足場を提供する。
FLoRAの主な貢献は,(1)学習者の学習行動に関する,集中的にサンプリングされた,きめ細かな,時間的に秩序づけられたトレースデータを収集する計測ツールの作成,(2)学習者のSRL過程をモデル化・理解するために,LAと関連する分析技術(プロセスマイニング)を用いたトレースパーサの構築,(3)学習の進歩に基づいた分析に基づく適応的,個人化された足場を提供する足場モジュールの提供である。
本稿では,FLoRAエンジンのアーキテクチャと実装についても論じる。
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